让智能搜索更智能：预估框架的建设与实践

人工智能在智能搜索领域的应用

在过去十年中，机器学习在学术界取得了众多的突破，在工业界也有很多应用落地。美团很早就开始探索不同的机器学习模型在搜索场景下的应用，从最开始的线性模型、树模型，再到近两年的深度神经网络、BERT、DQN等，并在实践中也取得了良好的效果与产出。

在美团搜索AI化的过程中，比较核心的两个问题：

• 搜索预估框架的选型与设计，以及在实际业务中遇到的问题与解决方法。
• 自动特征工程实践。

本文将重点介绍搜索预估框架的选型与设计，以及在实际业务中遇到的问题与解决方法。

搜索预估框架选型与设计

搜索预估框架是一个重要的基础设施，它为搜索排序提供预测结果。在选择搜索预估框架时，需要考虑以下几点：

• 准确性： 框架预测结果的准确性是至关重要的。
• 性能： 框架的性能必须能够满足业务需求。
• 可扩展性： 框架需要能够随着业务的增长而扩展。
• 易用性： 框架需要易于使用和维护。

在考虑了以上几点后，美团搜索团队最终选择了TensorFlow作为搜索预估框架。TensorFlow是一个开源的机器学习框架，它具有以下优点：

• 准确性： TensorFlow支持多种机器学习模型，这些模型可以提供高精度的预测结果。
• 性能： TensorFlow是一个高性能的框架，它可以满足美团搜索业务的需求。
• 可扩展性： TensorFlow是一个可扩展的框架，它可以随着业务的增长而扩展。
• 易用性： TensorFlow是一个易于使用和维护的框架，它具有丰富的文档和教程。

搜索预估框架在实际业务中遇到的问题与解决方法

在将TensorFlow用于搜索预估框架后，美团搜索团队在实际业务中遇到了一些问题，这些问题主要包括：

• 模型训练时间长： TensorFlow的模型训练时间比较长，这会影响到搜索排序的及时性。
• 模型预测时间长： TensorFlow的模型预测时间也比较长，这会影响到搜索结果的响应速度。
• 模型不稳定： TensorFlow的模型有时会不稳定，这会影响到搜索结果的准确性。

为了解决这些问题，美团搜索团队采取了以下措施：

• 优化模型训练时间： 美团搜索团队对模型训练过程进行了优化，包括使用更快的硬件、使用更合适的优化器、使用更合适的批大小等。
• 优化模型预测时间： 美团搜索团队对模型预测过程进行了优化，包括使用更快的硬件、使用更合适的预测算法等。
• 提高模型稳定性： 美团搜索团队对模型进行了正则化处理，并使用了dropout技术来提高模型的稳定性。

通过这些措施，美团搜索团队解决了在实际业务中遇到的问题，并提高了搜索预估框架的性能和稳定性。

结语

搜索预估框架是一个重要的基础设施，它为搜索排序提供预测结果。在选择搜索预估框架时，需要考虑准确性、性能、可扩展性和易用性等因素。美团搜索团队最终选择了TensorFlow作为搜索预估框架，并在实际业务中遇到了一些问题，这些问题主要包括模型训练时间长、模型预测时间长和模型不稳定等。美团搜索团队通过优化模型训练时间、优化模型预测时间和提高模型稳定性等措施，解决了这些问题，并提高了搜索预估框架的性能和稳定性。